Chevron Left
Введение в машинное обучение(으)로 돌아가기

HSE 대학의 Введение в машинное обучение 학습자 리뷰 및 피드백

4.6
별점
2,394개의 평가
488개의 리뷰

강좌 소개

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать. Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. На факультете компьютерных наук ВШЭ и в Школе анализа данных есть люди, активно использующие машинное обучение и разрабатывающие новые подходы к нему. Именно они — преподаватели этого курса. Вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи. Наконец, познакомитесь с современными библиотеками, в которых реализованы обсуждаемые модели и методы оценки их качества. Для работы мы будем использовать реальные данные из реальных задач. Краткая программа курса: Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса. Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент. Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации. Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент. Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети. Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение. Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn. Чтобы успешно завершить курс, нужно набрать проходную сумму баллов за тесты и практические задания, а также выполнить финальный проект, посвящённый решению прикладной задачи анализа данных. Мы уверены, что этот курс будет полезен каждому, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных. Появились технические трудности? Обращайтесь на адрес: coursera@hse.ru...

최상위 리뷰

AA
2016년 6월 14일

Хороший курс без лишнего. Некоторые методы, предлагаемые в заданиях не оптимальны с точки зрения затрат ресурсов компьютера и времени программиста, но, надеюсь, с новыми сессиями будет развитие курса.

AL
2018년 9월 24일

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

필터링 기준:

Введение в машинное обучение의 472개 리뷰 중 301~325

교육 기관: Петренко А В

2017년 5월 10일

10 звёзд из 5!!!

교육 기관: Смирнов С А

2019년 7월 21일

Прекрасный курс

교육 기관: Алексей

2016년 3월 22일

Отличная идея с

교육 기관: Жақыпбек Н

2021년 3월 31일

Отличный курс!

교육 기관: Evgenii A

2020년 11월 1일

Отличный курс!

교육 기관: Зикеева Е А

2018년 6월 4일

Отличный курс!

교육 기관: Nikolai M

2018년 3월 5일

Классный курс!

교육 기관: Dan K

2018년 2월 22일

Отличный курс!

교육 기관: Almaz S

2017년 6월 18일

Отличный курс!

교육 기관: Акобян А А

2019년 6월 17일

отличный курс

교육 기관: Konstantin C

2018년 1월 14일

отличный курс

교육 기관: Ашурбеков З И

2016년 6월 15일

Щииикарно всё

교육 기관: Sergey M

2016년 3월 15일

Очень полезно

교육 기관: Антон Г

2016년 1월 27일

Хороший курс.

교육 기관: Kolya M

2019년 1월 12일

Very usefull

교육 기관: Александр

2020년 5월 12일

Все классно

교육 기관: Летунов Ю

2020년 3월 16일

Good course

교육 기관: Dmitry U

2016년 2월 17일

Нормально )

교육 기관: Vitaliy

2021년 9월 17일

Excellent!

교육 기관: Denis Z

2017년 9월 19일

Very good!

교육 기관: Сергей Ч

2018년 4월 11일

The best!

교육 기관: Nikita D

2017년 12월 22일

Excellent

교육 기관: Aleksei Z

2016년 11월 28일

Real good

교육 기관: Вьюн С А

2018년 7월 21일

Отлично!

교육 기관: Abdikalyk N

2021년 9월 8일

отлично